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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Jan-Erik Lane

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:1997-2-27

价格:USD 140.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780198280538

丛书系列:Comparative Politics

图书标签:

比较政治
政治数据
数据分析
政治学
计量经济学
统计学
公共政策
选举研究
政治方法
研究方法
数据手册

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具体描述

This fully revised and updated edition of an established reference book, provides in one volume the most comprehensive and detailed statistical guide available to the government and politics of the twenty-four countries in the OECD. There is no lack of statistical data about the OECD countries (the nineteen countries of Western Europe together with Cabada, the United States, Japan, Australia, and New Sealand); but much of the material is hard to track down and little is available in comparative form. The editors of the present volume have sifted through many hundreds of sources to select the essential facts and figures on population, social structure, employment, the economy, public finance, government structures, and political parties from 1950 to the present day. In addition they provide social and economic background for each of the countries covered to enable the data to be put in context. A short final section lists sources of further information. The resulting combination is both invaluable and fascinating, whether it is used casually to check up a fact or two, or systematically to make detailed comparisons between the most advanced political systems of the Western world.

《数据驱动的政治决策：全球视野下的方法论与应用》导言：在全球政治格局日益复杂化、信息爆炸的今天，对政治现象进行科学、量化、深入的分析已成为理解和应对挑战的关键。本书《数据驱动的政治决策：全球视野下的方法论与应用》旨在为政治学研究者、政策制定者、数据分析师以及所有对现代政治运作机制感兴趣的读者，提供一套全面、严谨且具有高度实践性的工具箱和理论框架。我们不再满足于仅凭直觉或有限的个案观察来解释重大的政治事件，而是致力于利用海量、多源的政治数据，揭示隐藏在表面现象背后的深层结构、因果机制与未来趋势。本书的核心理念是：有效且负责任的政治决策，必须建立在坚实的数据基础之上。第一部分：政治数据生态系统概览与基础理论本部分将为读者构建一个理解现代政治数据环境的宏观图景。我们首先探讨了“政治数据”的范畴，它远超传统的选举结果和民意调查，囊括了立法记录、社交媒体活动、经济指标、国际条约、冲突事件、地理空间信息等海量非结构化和结构化数据。政治数据来源的拓扑结构：我们详细分析了官方统计机构（如统计局、中央银行）、国际组织（如联合国、世界银行）、智库报告、学术数据库（如ICPSR、G-Econ）以及新兴的数字数据源（如Twitter API、新闻爬虫）各自的优势、局限性以及数据的可获取性。数据质量与伦理挑战：在信息过载的时代，数据偏差（Bias）、测量误差（Measurement Error）和数据的隐私保护构成了严峻的挑战。本章深入探讨了如何识别和量化不同类型的数据偏差，以及在利用大数据进行政治预测时必须遵循的伦理红线，特别是涉及公民自由和国家安全领域的数据使用规范。因果推断的哲学基础：政治科学的核心在于解释“为什么会发生某事”。本书强调了从相关性到因果性的严谨过渡。我们回顾了著名的“潜在结果框架”（Potential Outcomes Framework）及其在复杂社会科学中的应用，为后续的方法论打下坚实的理论基础。第二部分：核心方法论：从描述到预测本部分是本书的技术核心，侧重于介绍和实践那些能有效处理政治复杂性的量化工具。我们力求在保持数学严谨性的同时，确保方法论的直观理解和可操作性。计量经济学在政治分析中的应用（进阶）：传统的最小二乘法往往不足以应对内生性问题。本章详述了工具变量法（IV）、断点回归设计（RDD）和倾向得分匹配（PSM）在评估政策有效性和识别政治影响因素中的精妙运用。我们通过真实的跨国案例，演示如何解决“谁与谁比较”的难题。时间序列分析与动态系统建模：政治事件具有显著的时间依赖性。本书介绍了ARIMA、GARCH模型在分析通货膨胀与政治稳定关系、以及预测政治周期中的应用。特别地，我们引入了向量自回归模型（VAR）和脉冲响应函数，用以描绘不同政治冲击（如领导人更迭、国际危机）如何在系统内传播和演化。文本分析与自然语言处理（NLP）：现代政治交流的主战场已转移到文字和话语层面。本章详细介绍了如何利用词袋模型、主题模型（如LDA）和词嵌入技术（如Word2Vec）来量化意识形态、衡量政治修辞的演变，并对立法辩论、官方文件和社交媒体文本进行大规模的情感倾向和立场极性分析。空间计量与网络分析：政治现象往往具有空间溢出效应和网络结构。我们探讨了空间误差模型（SEM）和空间滞后模型（SLAG）在分析区域间政治竞争和传染效应中的作用。同时，通过社会网络分析（SNA），我们揭示了政治精英网络、游说团体结构以及信息传播路径中的关键节点和中心性指标。第三部分：前沿应用领域与案例研究本部分将理论方法与现实政治场景紧密结合，展示数据驱动分析在解决当代重大政治议题中的强大效力。选举行为与投票模式的深度挖掘：超越简单的交叉表分析，我们应用多层线性模型（MLM）来分解不同层级（个体、社区、州/省）的因素对投票决定的影响。此外，还探讨了博弈论模型在预测联盟形成和选区重划中的应用。冲突、和平与安全研究的量化路径：本章运用生存分析（Survival Analysis）来研究冲突持续时间，并结合机器学习技术（如随机森林、梯度提升机）来预测潜在的暴力爆发热点区域，为预防性外交提供数据支持。宏观经济政策与政治后果：我们使用面板数据回归分析，研究财政刺激、贸易协定或央行独立性对政治稳定、腐败感知和长期经济增长的异质性影响。这部分着重于克服数据收集的地域差异，实现稳健的跨国比较。制度设计与民主质量评估：如何量化“法治”或“问责制”？本书介绍了几种基于专家评估和大数据整合的综合性制度指标的构建方法，并利用这些指标检验不同制度设计对经济绩效和政治参与度的长期影响。结语：走向自动化与增强智能的政治分析本书的最后，我们展望了政治数据分析的未来方向，包括深度学习在复杂模式识别中的潜力、因果推断的自动化流程，以及如何利用人类洞察力与算法能力相结合的“增强智能”模式，来支持更加及时、全面和有力的政治决策。目标读者：本书面向高级本科生、研究生以及希望将前沿量化方法应用于实际政治问题的专业人士。它要求读者具备基础的统计学知识，但我们努力确保所介绍的每一个复杂模型都有清晰的直觉解释和详尽的实际操作指导。通过对本书的学习，读者将能够独立设计、执行和批判性评估复杂的量化政治研究项目，真正实现数据驱动的政治理解与决策。